摘要
本文提出 AgentDisCo，一种将深度研究构建为信息探索与利用对抗优化问题的解耦协作架构。该框架通过批评者智能体评估大纲并优化搜索，生成者智能体检索结果并修订大纲，迭代生成综合报告。系统支持策略自动发现与自我优化，构建了可复用设计策略库。在多个基准测试中表现优异，并引入 GALA 新基准以反映真实用户需求，最终实现了端到端的个性化深度研究产品。
AI 推荐理由
提出解耦协作架构，核心在于大纲生成、搜索查询优化及多步任务规划机制。
研究机构
Xiaohongshu Inc.
论文信息